2022年中国银行行业之数字化转型报告 银行数字化转型现状及问题

1.银行的数字化转型进程

自电子计算机应用普及以来，银行业的数字化能力建设从未间断过，数字化是 银行业最重要的基因之一。多年来，伴随着科技的进步、经营环境的变化、客户诉 求的升级，银行业不断推动数字化边界的扩展。从最早的业务经营电子化，到后来 的管理流程信息化，再到最近几年的客户交互移动化，数字化的定义正在持续扩展， 并迈入经营全面数据化的新阶段。

对于银行的数字化历程，业内并无权威且明确的定义，但从其业务发展和技术 迭代的角度看，可以简单分为以下几个阶段：

一、业务自动化 　　

19 世纪 70 年代，花旗银行就开始使用自动取款机来解决用户的一些日常事务。 它利用磁码卡或智能卡实现金融交易的自助服务，在一定程度上替代了银行柜台人 员的工作，降低了人工成本，提高了交易效率。 　　

二、银行电子化 　　

计算机的出现，实现了电子渠道的信息录入，此阶段主要由人工手动操作，可 看作我国数字金融的发展雏形。随着互联网和移动电子设备的兴起，传统的银行开 始在互联网上进行线上运营，电子银行被广泛使用。无论是网络版的 e- 银行，还 是基于手机的网上银行服务，从最初的网上转账、对账单和电子账单支付，现在已 经形成了越来越丰富的功能，如网上购买和融资、借贷等。在这个阶段，数字银行 的主要参与者是传统的银行机。 　

三、银行数字化 　　

在这一阶段，参与者从传统的银行机构扩展到技术公司，互联网公司。金融技 术开始影响银行产业的发展，许多银行企业开始依赖大数据，人工智能，区块链， 云计算和生物识别等关键技术。自 2009 年以来，包括花旗银行、 摩根大通、 摩根士丹利、和高盛等大规模开拓金融科技领域，中国开始在金融技术领域发挥实力， 并相继在支付、贷款和财富管理领域增加战略投资。中国国内的大规模银行也加速 了其在金融技术领域的布局速度。就科技公司而言，如腾讯发起的微众银行和阿里 发起的网上商家银行，代表了科技公司以科技赋能金融业务的民营银行，直接进入 银行产业，成为数字银行的主要参与者。 　　

四、究竟什么才是“数字化银行” 　　

数字银行目前并没有确定统一的定义，根据《数字银行 (Digital Bank)》一书 给出的解释——“数字银行区别于传统银行的关键在于，无论是否设立分行，其不 再依赖于实体分行网点，而是以数字网络作为银行的核心，借助前沿技术为客户提 供在线金融服务，服务趋向定制化和互动化，银行结构趋向扁平化。 　　数字银行的特点在于智能化和线上化，意味着银行的业务、管理能够自动在线 进行。这就代表着数字银行是具体的，而非是空洞的概念。

2.银行数字化转型现状及问题

2.1 疫情倒逼银行加速数字化转型 　　

当前，在新冠肺炎疫情倒逼之下，商业银行数字化转型步伐加快，越来越多的商业银行 开始利用金融科技重塑银行体系。包括国有银行、全国股份制商业银行等大型商业银行依托 自身资源重塑技术架构布局数字金融；中小银行则借助科技公司或与大型商业银行合作，从 差异化和本地化实现数字化转型。科技与金融已从互相“补台”转向深度融合，从金融服务 延伸至非金融服务，涵盖生产、生活的多元金融生态，打造数字化时代的核心竞争力。

一、银行业加大金融科技资源投入 　　

2020 年，中国银行业持续加大金融科技投入，A 股中上市银行在信息科技方面的投入达 2078 亿元，同比增长 25%，占当年银行业 1.94 万亿元净利润的 10.7%。且大型商业银行金 融科技投入占营收比重普遍在 2.70%-3.15%，更有多家银行科技的资金投入接近千亿元。 　　

二、科技投入向基础设施延伸 　　

科技资源主要投入方向是运用大数据、人工智能、云计算、区块链、5G、物联网等技术 重构既有架构，实现金融基础设施的能级跃迁，推进金融科技在金融基础设施、数字货币、 私人银行和财富管理、供应链金融、绿色金融、普惠金融等领域的深度应用，围绕“Bank4.0” 时代的智能化营销服务体系打造基础支撑体系，调优核心系统的基础架构，以适应大并发、 高实时、可伸缩、强健壮、动态组合的核心基础架构。通过对适应大规模市场容量的架构调整， 加速向分布式架构转型，成为中国银行业基础架构重构的趋势。 　

三、更加重视数据中台建设与数据治理 　　

数据业已成为关键生产要素，挖掘数据价值成为今后一段时期银行业系统性、长期性的工作，2020 年中国银行业加速推进全方位、广覆盖的数据体系建设，统一数据标准、数据清 理模式、数据安全体系，挖掘跨期、多维度的海量内部数据，加大外部数据源整合，推进数 据的深度治理。同时，在数据治理的基础上，优化中台架构，推进基于模块的快速迭代和复用， 助推内部管理效率提升，增强组织效能，为前台业务板块和面向客户的金融科技产品服务体 系提供智力支撑。 　　

2.2 银行数字化转型面临的挑战 　　

在商业银行数字化转型过程中，复合型人才短缺、敏捷落实不深入、数据应用不充分、 业务转型配套风控不到位等问题凸显。 　

一、复合型人才短缺，影响科技和业务有效融合 　　

数据，要靠数据专才打标签、做处理，才能形成数据资产。数字化转型依赖于高素质的 专业人才队伍。而当前银行缺乏既了解银行业务又兼具数据分析能力的复合型人才，从而弱 化了业务条线的智力支撑，也影响了数字化升级迭代。 　　

二、敏捷组织尚未普及，未达到数字化转型敏捷要求 　　

传统组织体系下，银行部门分割、协同作业成本高、业务科技融合不够，难以形成创新 合力，极大降低银行响应客户需求的效率，与数字化转型的敏捷逻辑大相径庭。 　　

三、缺少全量数据 　　

要将真实世界的情况完整映射到数字世界中，需要掌握描绘事物的全量数据，但银行现阶段掌握的数据，远远达不到全量。还存在数据覆盖、数据维度、数据质量等方面问题。个 人信息保护法的实施可能还会放慢本已走在世界前列的数字资产进程，但从长远来看，对于 数据合规化、资产化的作用是促进的。 　　

四、数据资产管理难度大，数据价值挖掘不充分 　　

银行数据资产管理工作多由单个部门负责，受限于部门权责边界，难以对行内数据资源 进行全口径、全周期的有效管理，另外数据资产开发者和使用者之间缺乏有效沟通和协同机 制，使得数据资源使用率不高，数据价值难以充分体现。 　　　　

2.3 银行数字化转型亟待解决的问题 　　

中国银行业在加速推进数字化转型的同时，也存在一些共性问题亟待解决。 　　

一、如何构建支持银行数字化转型的监管协调机制 　　

当前热议的“开放银行”，核心在于把银行的核心能力与数字化时代的开放协作有效结合， 代表了数字化转型的高级阶段。但是其在实践中能否成功，关键还是在于自上而下的监管规 则能否适应和支持，更取决于不同监管部门的协调配合。

二、如何实施差异化的银行数字化转型策略 　　

数字化转型虽然是大势所趋，但是也并不能作为银行业的普遍运动，因为尤其在我国， 银行所处区域、自身特征、主要优势与短板千差万别，大银行、中等银行、小银行的发展路 径也各不相同，因此不同银行需要清醒地认识到自己在数字化大潮中的定位和目标，有时反 而需要降低预期，先转变理念、做好管理、巩固既有业务优势等，因为数字化转型“欲速则 不达”。 　　

三、如何确定银行内部持续推动的动力机制 　　

长期以来，在走向信息化、数字化的转型中，银行内部始终面临不同部门、不同条线、 不同机构之间的竞争关系，有时能够提高最终竞争效率，有时则成为改革与发展的阻碍。银 行数字化转型能否最终成功，不能只靠目标和理想，还需要真正从内部构建有效的激励相容 机制，在转型中尽量有利于增进多数内部人利益。 　　

3.典型的银行数字化转型实践 　　

总体上我国商业银行数字化转型加速，主要采取加大转型投入力度、招聘数字化人才、 搭建统一大数据平台、改进线上渠道、探索新技术的应用、建设综合场景服务平台、强化数 据治理等方式加快推进转型相关工作。 　　

同时，不同类型调研银行的数字化能力差异显著，国有大型商业银行、股份制商业银行、 新型互联网银行数字化能力相对较高，城商行、农商行数字化能力相对较低。大型银行全面 转型初级阶段已基本完成，中小型银行多处于规划和试点阶段，且集中在零售与小微业务领 域。

3.1 大型商业银行数字化实践 　　

随着大数据、人工智能、移动互联等技术的快速发展，金融科技以及新商业模式已对全 球银行业产生了“颠覆性创新”的压力。由此，大中型银行业不得不纷纷“大象转身”，投 入到数字化转型升级之中。从全球看，大银行普遍将数字化放到了战略的核心地位，并逐年 增加在科技数字化上的人力与物力投入。 　　

整体来看，大型商业银行的云计算、大数据等基础支撑建设较为完善，线下网点智能化 转型、业务线上布局、数据治理等转型初级阶段工作已基本完成。此类大行数字化发展重点 已向智能化转变，多数银行提出聚焦智能化生态系统、智能化平台、智慧渠道及运营的建设。 数字化投入方面，国有大行及部分股份制银行在金融科技方面的投入占营业收入的平均比例 约为 3%。

一、中国建设银行数字化转型的三个阶段 　　

在国有大行中，建设银行的数字化转型十分具有代表性。以阶段划分，可以大概将建设 银行数字化转型分为三个阶段： 　　

一是流程再造，建设新一代核心系统。以 2010 年为标志，中国经济增长进入换挡期。 银行业“黄金十年”刚刚结束。此时，银行业普遍面临增长压力，零售业务被看做是新的增 长点。“以客户为中心”“流程再造”等概念充斥在银行业，众多银行纷纷启动建设“新一 代核心系统”，国内银行 IT 投入显著增长。这一阶段的转型理念有三：以客户为中心、以企 业级架构为核心、以企业级业务模型为驱动。 　　

二是建设金融生态，搭建场景。2018 年，建设银行正式发布《金融科技战略规划》，明 确金融科技战略实施方向：建立技术与数据双轮驱动的金融科技基础能力，对内构建协同进 化型智慧金融，对外拓展开放共享型智慧生态，努力打造具有“管理智能化、产品定制化、 经营协同化、渠道无界化”特征的现代商业银行。通过对住房租赁、普惠金融和金融科技三 大战略的推进，进一步构建额金融生态，搭建了场景。 　　

住房场景方面，与多个城市签署《发展政策性租赁住房战略合作协议》，向试点城市提 供包括金融产品支持、房源筹集运营、信息系统支撑等一揽子的综合服务；创新推出“存房 业务”，激活存量空置房源；打造住房租赁产业联盟，合作签约商户，培育住房租赁新生态；

惠金融方面，推出“惠懂你”移动客户端，融合小微快贷、个人经营快贷、裕农快贷、 交易快贷等应用，提供一键评估、一键贷款、一键支用、一键还款等功能，大幅提升服务效 率和扩大覆盖范围。 　　与工商联、商会、企业信息互联互通，建设银行提供场景化服务，推进普惠金融之“创 业者港湾”建设，给予创业创新企业股权投资、信贷融资、创业成长等综合化服务。 　　

金融科技战略方面，聚焦 ABCDMIX（人工智能、区块链、云计算、大数据、移动互联、 物联网和其他前沿技术），封装技术基础能力，实现技术的平台化、组件化和云服务化，降 低技术应用门槛，赋能业务创新。 　　

平台化方面，人工智能平台已上线图像识别、视频识别、自然语言处理、知识图谱等 6 大类 18 个人工智能组件，覆盖 300 多个业务场景。大数据云平台实现了数据以服务方式对外发布，支持智慧政务、住房公积金数据平台等重点客户的大数据服务。区块链服务平台应用 于福费廷、国内信用证、再保理、房源信息发布、电子证照等多种业务场景。物联网服务平 台实现物联终端的统一接入、统一管理、统一控制及数据共享，支持 5G+ 智能银行、智能金 库、智能钞箱等应用。 　　

组件化方面，部署即时通信、视频直播等公共功能组件，共享公共能力。实现用户认证、 客户认证、密码服务、数据安全、基础设施安全、安全策略管理等功能组件，提供安全即服 务的能力，满足不同应用场景的安全需求。 　　

云服务化方面，将应用平台和公共功能组件按照云服务产品的标准改进，建立具备云安 全、云服务、云运维、云运营能力的“建行云”。目前建行云拥有物理节点 26 000 多个， 云化算力达到 90%，拥有端到端解决方案，提供金融级防护。建设银行云服务实力在国有大 行中领先，上云业务应用项目已超 270 个，其中包括住房租赁、智慧政务、智慧社区、善行 宗教和中银协区块链等 　　

三是数字化经营探索。2020 年以来，建设银行按照“建生态、搭场景、扩用户”的数字 化经营理念，全面开启数字化经营探索。 　　

打造大中台体系。全力打造“数字化工厂”，深入推进“数字力工程”，探索建立数据 资产管理体系，搭建包括业务中台、数据中台和技术中台在内的大中台体系。 　　

围绕“生态、场景、用户”开展探索。打造彼此相连、同步迭代、实时互动、共创共享 的生态圈，跨界连接多个客群、多类产业和多种生产要素，为生态圈内各方提供共同演进的 机会和能力。 　　

在经营理念上，开启了从以产品销售为中心到以客户体验为中心的转变，实现“客户洞察、 双向互动、精准触达、千人千面”。 　　

在营销模式上，充分应用互联平台，组织构建场景、营造生态的革新，实现了“全链路、 全渠道、全天候”的全域营销。 　　在战略推进上，实现跨区域、跨条线、跨部门、跨层级的统筹协同。

二、招商银行，数字化转型的优等生 　　

“客户 + 科技”是招行定义银行业发展 3.0 阶段的两大核心主题，在“以客户为中心” 的发展战略下，提出大数据决定客户服务能力的转型思路，并推进了一系列数据能力和洞察 能力的建设任务。 　　

在数据基础层，建设数据中台，持续打通内外部数据，完善大数据治理体系； 　　

在洞察能力层，升级大数据云平台，并面向业务人员搭建数据应用工具平台，降低洞察 分析门槛； 　　

在洞察应用层，相继建设和优化了风控平台“天秤系统”、零售客户体验监测“风铃系统” 等智能分析和决策系统，并依靠大数据和 AI 技术打造智能服务机器人、流量分发决策机器人、 智能坐席助手机器人、服务分析机器人、质检机器人等。 　　

通过零售 3.0 模式探索，招商银行数字化可以归结为四个方向，数字化经营、生态建设、 数字化风控、数字化管理能。

数字化经营。以“招商银行”和“掌上生活”App 为平台，探索和构建数字化获客模型， 打造新的获客增长点。截至 2019 年年末，招商银行 App 累计用户数达 1.14 亿户。基于数 字化运营，金融服务效能得到进一步提升，与客户的线上交互能力也进一步增强。 　　

生态建设。通过开放“招商银行”和“掌上生活”App 平台，不断提升服务创新效率。 对内开放 App 平台能力，所有分行可通过在招商银行 App 上开发小程序迅速提供新服务； 对外向合作伙伴开放 API（应用程序编程接口），聚焦饭票、影票、出行、便民服务等重点 场景，拓宽服务边界。截至 2019 年年末，“招商银行”和“掌上生活”App 中 16 个场景 的 MAU 超过千万；“招商银行”App 金融场景使用率和非金融场景使用率分别为 83.79% 和 69.80%，“掌上生活”App 金融场景使用率和非金融场景使用率分别为 76.21% 和 73.90%。 　　

数字化风控。基于大数据及人工智能技术，构建起全新一代的实时智能反欺诈平台，实 现了智能决策与智能管控的双核智能体系。通过高维建模、社区发现、迁移学习等新兴技术 的引入，全方面模拟人类认知“推理—感知—演绎”的进化过程。超过 25 亿的特征集合， 精细刻画用户风险画像，实现了类人脑的高度智能决策引擎。通过生物探针与神经网络技术， 实现了非法机器行为识别及客户行为身份认证，保证了即使在客户丢失密码的情况下，也可 对其异常行为实现智能管控。同时，不断强化扩展智能风控平台“天秤系统”，伪冒侦测范 围覆盖线上和线下交易渠道，优化电信诈骗提醒拦截。 　　

数字化管理。招商银行设置专业用户体验团队，以“为客户创造价值”为出发点，推动 客户体验升级。零售方面，重构了零售客户体验监测体系，实现对零售客户体验的实时监测 和数字化呈现，初步构建零售客户的体验风向标和服务升级引擎。批发方面，对关键客户旅 程进行全面诊断，打通线上审批、风险、合规、运营流程，持续推进各类服务流程的重塑。 　　

3.2 区域性城商行数字化实践 　　

区域性银行数字化能力建设大部分处于规划和试点阶段。数字化投入方面，大部分区域 性银行数字化资金投入占营业收入的比重不足 3%，低于国有大行及股份制银行平均水平。

从数字化应用领域看，零售与小微业务是区域性银行数字化建设和应用的重点领域，平 均已经建设比例为 67%，其中互联网金融、小微普惠、零售信贷业务已经建设（包括小范围 试点、大范围开展、全面开展三种情况）比例较高，业务转型较为领先。 　　

一、江苏银行，从直销银行到数字银行 　　

（一）直销银行 　　

江苏银行直销银行国内首批问世的直销银行之一，通过联合国内著名互联网企业共同建 设数字化营销平台。江苏银行的营销活动平台面向各种业务场景提供精细化运营的能力，在 业务场景进行数字化重构，并与营销策略在客户体验层面进行统一协同，实现人群识别精细 化、触达智能化、全渠道域的协作运营。 　　

（二）数字营销：“筋斗云”移动工作平台 　　

“筋斗云”是为提高全行对公业务营销能力，向客户经理提供的智能化工作支持系统， 该平台将整合客户经理及营销管理人员的日常工作，实现营销支持和移动办公。一是通过产 业链上下游派生、业务派生及客户推荐派生等关系，全面绘制了客户关联关系图谱，通过信 息共享，有效助力客户经理撬动新客户营销。二是搭建业务撮合平台，打通与“企业网银” 的线上对接，实现客户网银端发布贸易及金融需求。·通过业务撮合，进一步增强金融服务， 提升客户黏性。三是通过全方位业绩展示、表内外业务数据、客户 ERP 分析、财务数据分析、 物联网风险监控分析、结算量分析以及产品覆盖度分析等功能，为基层营销提供服务支持。

　（三）场景融合深耕“e 融支付”交易场景生态圈 　　

重点深耕教育、医疗、交通三大场景生态圈。2017 年，江苏银行与部分医院合作推出的 一站式智慧医疗服务平台“爱健康”，不仅实现了线上挂号、线上缴费，而且在线下医院窗 口及自助缴费机实现了扫码缴费的功能，大大缓解了患者挂号难、缴费慢的问题，为市民就 诊创造了更多便利。创新推出“车生活”智能服务，让市民通过手机就可以享受全线上、智 能化、便捷化的一站式车主服务。2018 年江苏银行在业内首创了“爱学习”智慧教育服务， 为家长、教师及学校财务三种不同角色定制了专属解决方案，全面支持缴费管理、校务管理、 家校互动等功能。 　　

（四）创新数字金融产品 　　

线上产品“随 e 融”。2020 年银行客户无接触服务、线上化交易进程的加速，江苏银行 借鉴互联网及网贷模式成功经验，打造“随 e 融”产品。其中为企业提供一站式、全线上的 融资服务“经营随 e 贷”，融合了税 e 融网贷等多个爆款信用类和抵押类产品，以一款产品 满足客户各类需求。“消费随 e 贷”也为典型的线上消费信贷类产品。 　

公司业务，“智盛”交易银行。针对不同风险偏好的用户吗，“智盛”企业手机银行推出“游 客版”“大众版”“专业版”等多层次的企业手机银行产品，用户可在不同版本间自由切换， 以产品版本阶梯化解决不同市场主体诉求。并与企业网银完全联通，实现包括用户体系以及 交易流程无缝对接，两个渠道的权限及流程的统一，更好满足企业移动化办公需要。用户可以在 PC 端和移动端无缝切换。同时，还以服务“企业全员”为中心进行规划设计，触达企 业日常经营等“非金融功能”场景，为企业提供外部资源，包括企业主驾驶舱、OA 协同、 事务审批、HR 管理、商旅出行、企业百科、高端资讯等增值服务 　　

推出区块链品牌“苏银链”。基于 Linux 开源系统搭建并进行了性能优化，提升数据处 理速度和交易吞吐量。对“苏银链”进行国密改造，提升安全性能，保证“上链”数据更加 安全可靠。并落地票据贴现、物联网动产质押、OA 无纸化审批、电子合约可信存证等多个 业务场景。 　　　

二、泰隆银行，数字化的普惠金融业务标杆 　　

迄今，泰隆银行被认为是国内银行业中创新小微企业金融服务的标杆，其中数字化对泰 隆银行的小微业务起到了关键性的作用。 　　

（一）泰隆银行数字化转型整体战略

通过建设并运用大数据管理体系，用数据驱动客户分层分群，实现客户关系全生命周期 管理；通过搭建与客户分层分群相适应的综合经营和服务体系，建立与小微金融业务相适应 的数字化经营模式；在组织和机制上，建立数字化的组织文化，建立快速试错的敏捷交付体系， 使体制机制形成闭环，最终实现降本增效、优化客户体验、提高风险防控水平的目标。 　　

具体到信贷业务领域，泰隆银行从作业模式入手，将全新的金融科技手段融入信贷工厂 建设中去，打造了一个全新的信贷作业平台。同时，利用客户信息数字化的机会，将操作风险、 道德风险的管理要求落实到系统中，将客户信用风险的计量结果运用在决策流程中。通过建 设和运行信贷工厂，提高全行工作效率，提升服务覆盖率，有效提升风险管理能力。 　　

（二）泰隆方法：以数字化为核心的信贷工厂作业模式 　　

由于小微企业分布地域广，小微金融服务机构均通过走访式获客，现场调查、收集资料， 费时费力、效率低。过去，泰隆银行承诺“三三制”，客户新申请办理一笔贷款，需 3 天； 续贷一笔，3 小时完成——这个速度在业内已经处于领先地位，但是这种作业模式的效率仍 然比较低，客户经理能够服务的客户数有限，造成人均产效低、运营成本高。同时，由于传 统模式下客户信息不够完善、全面，资产质量管控难度大，小微金融的信用风险相对较高， 难以兼顾发展速度和资产质量。 　　

为了突破小微信贷服务“天花板”，泰隆银行从 2015 年开始着手建立“金融科技 + 信 贷流程再造”双轮齐驱的新作业模式——信贷工厂，自 2016 年上线，信贷工厂逐步实现了 传统线下信贷作业与线上移动作业模式的融合。客户经理用一台 Pad，可完成 90% 以上的常 规性综合业务，如开卡、激活、办理结算、签约、发放贷款等金融服务，极大提升了客户经 理的工作效率，扩大了客户经理的服务覆盖面。 　　

截至 2020 年 6 月，泰隆银行通过信贷工厂累计发放各类信贷业务约 100 万笔，金额超 2000 亿元。全行的信贷业务处理时间由过去的 3 天、3 小时变成现在的 30 分钟，甚至 3 分钟。 目前信贷工厂可以为客户提供 7×12 小时服务，每天可以处理信贷业务 1000 笔以上。新的 作业模式通过优化系统流程，提高贷款办理效率，有效拓展了客户经理人均管户量。

据统计， 新模式下客户经理平均管户数增加 35%，有效提升了人均产效，降低了成本收入比。实现前 中后台分离作业。为了落实前中后台分离的作业模式，泰隆银行建立了信贷工厂集中作业中 心。前台客户经理的主要职责侧重于现场营销、调查和信息采集；而中台客户经理由经过专 业培训的远程作业人员担任，主要负责信息初审、录入、审核等中后台的审查审核工作。中 台采用统一的客户准入标准、录入标准、审核标准、服务标准，加强了对操作风险和员工道 德风险的管控。 　

积极采用金融科技，关键环节从人控升级为机控。在信息采集录入环节，采用 OCR 识 别技术、电子合同 CA 认证、活体人脸识别、签字识别和语音识别技术等科技手段。在贷前 阶段通过预评估准入、“三查询”及第三方数据控制，在贷中阶段通过系统校验、中台审核、 时间印戳、申请评级、风险探测、现场定位、双人调查、合同签订等手段控制，在贷后阶段 通过中台监控、数据分析、非现场检查、预警监测、精准贷后等手段控制，将传统作业模式 下的“四眼原则”、实地调查、空白合同。

通过采集外部数据平台，将客户数字化。接入诸多外部数据平台，如征信、法院、工商、 海关、税务等政务数据，建立客户画像，形成外部数据统一视图，为金融科技的运用提供便利。 　　

大数据反欺诈。以大数据为基础，构建了全行一站式反欺诈系统。通过引进设备指纹、 生物探针、知识图谱等反欺诈技术，建设规则库、名单库、指标库、案件库，开发了完整的 反欺诈规则、信贷规则及反欺诈模型，管理信贷业务全生命周期。 　　模式模型化。引入工商、司法、黑名单、税务等外部数据以及省银保监共享数据，并通 过对第三方数据和内部自有数据的整合和提炼，利用大数据实时、精准等特性，在贷前、贷中、 贷后对客户进行全方位的快速评估和实时监控。 　　

截至 2020 年 6 月，泰隆银行通过信贷工厂累计发放各类信贷业务约 100 万笔，金额超 2000 亿元。全行的信贷业务处理时间由过去的 3 天、3 小时变成现在的 30 分钟，甚至 3 分钟。 信贷工厂可以为客户提供 7×12 小时服务，每天可以处理信贷业务 1000 笔以上。 　

4.银行数字化转型前景展望

未来，商业银行发展的一个重要方向就是加快数字化转型。对内要打造敏捷组织，对外 要深化客群经营，在此基础上依托金融科技搭建综合服务场景，提高服务效率。 　　

4.1 打造敏捷组织 　　

近年来，数字化程度的持续提升使用户的金融需求更加个性化、高频化和即时化。为了 满足用户的专属市场，商业银行必须重塑自身架构和内部运营能力，将用户需求更加敏捷及 时地传递到生产服务端，实现精准的供需匹配，为客户、员工及业务合作伙伴带来新个性化 体验。 　　

一是建立业务层面的敏捷机制。首先，推行敏捷开发模式，关注端到端客户旅程体验， 通过中台完成产品和功能的标准化封装，支持前端系统的敏捷迭代与创新。其次，打通底层 数据，通过数据驱动与智能处理等方式，实现从业务洞察到经营管理落地的自动化闭环管理。 将客户行为数据、交易数据等同步到客户关系管理系统 (CRM) 以支持客户画像分析，赋能前 端精准营销。最后，积极杭理业务流程，分析业务在各系统平台中的流转规律、接入节点以 及对接方案等，以便打造高度融合、互联互通的工具平台，实现银行内部工具平台的相互协作， 推动业务全流程高效运转。 　　

二是推动银行自上而下的全组织敏捷转型。一方面，优化组织架构，以扁平化、触屏反 应式组织架构，提开市场反应的灵敏度。商业银行将探索打破传统部门人员配置，搭建涵盖 客群、产品、渠道的敏捷组织架构，建立科技与业务相融合的跨职能实体小组；另一方面， 完善敏捷管理机制。基于敏捷组织架构情况，商业银行将从目标制定、经营落地、定期复盘、 考核管理等方面来建立敏捷管理机制。积极创设数字化工具，辅助全组织架构在规划客群、 产品、活动时对按销售目标，落实销售的预算管理和执行的敏捷反馈，提升规划和数字化经 营能力。

4.2 深化客群经营

新冠肺炎疫情发生以来，商业银行对细分客群的个贷、信用卡和借记卡等产品的创新层 出不穷。未来，商业银行将进一步对目标客户群体进行分层分类，基于不同层级客户的需求 设计产品和提供服务，增强客户黏性，实现长期稳定发展。 　　

将流量作为客群经营的关键要素。深化客群经营，将流量经营作为起点，与精细化 的客群经营相结合，形成“获客一月活一价值转化”的闭环。围绕集中流量资源、引流获客、 评估流量效率三个维度建立一套完整的流量运营体系。一方面，持续推进功能迭代，针对不 同客群推出个性化定制体验，实现全层级的个性化分群经营；另一方面，积极推动全渠道、 全流量线上生态运营，在发展自有渠道生态之外，通过小程序、微信等外部渠道合作共建生态， 引入外部高频生活场景服务，持续提升用户活跃度及黏度。 　　

二是对重点各群形成以客户为中心的全局性经营策略。如私人银行、财富管理、小微客 群、长尾客群等，建立起客户 360 度视图，明确各客群的差异化价值主张，为其匹配定制化 的产品服务与营销策略，并通过线索下发、培训等方式赋能一线，提升产能。在布局战略时， 可以重点聚焦高净值客群、年轻客群等。

在高净值客群经营上，通过持续完善优惠权益、专 属产品及定向服务，除了提供财富管理外，还可以发力财富传承、子女教育、海外置业、税 务、健康等，提供更加有温度的服务 ; 在年轻客群经营上，通过积极融入年轻人社交场景， 持续丰富应用场景如社交、娱乐平台，创造潮流内容，不断提升年轻客群认同度 ; 在长尾客 群经营上，基于长尾用户的投资属性、社交属性、消费属性，建立长尾客户的数据分析系统， 实现长尾客户的分层营销体系，借助行为、地域以及内容定向识别客户，提升长尾客户的服 务效率和深度。

4.3 搭建综合场景 　　

近年来，互联网企业的涌入为金融市场创造了大量的消费场景，使金融服务的供给更加 趋于场景化。而随着金融科技的发展，商业银行将用互联网思维和方法来改造银行，加强与 各类平台的合作，构建开放创新、与全渠道产品和服务高度融合的全量客户、金量产品和全 渠道的场景金融生态体系。 　　

一是融入场景，与掌握场景的互联网平台、生活服务类企业开展合作，建立开放的综合 类金融账户。商业银行将致力于打造集金融账户和生活场景于一体的综合类账户，为客户提 供支付结算和价格信息服务，实现资源供需双方的自动均衡匹配，从而大幅降低成本、简化 流程。基于价值链条上的各类应用场景分析合作可能及合作形式，加大在养老、旅游、学校、 社区、医院等前景产业方面的投入，深挖高密度、高活力、高价值的应用场景 ; 密切关注新 能源、环保、生物科技等朝阳产业发展，把握一切合作机遇。 　　

二是积极开展多方位合作，协同线上线下，完善生态体系。一方面，商业银行将加强外 部合作，扩大产业布局。充分利用新技术催化金融与互联网之间的化学反应，打造更加智能、 便捷的应用场景。如与头部互联网公司成立联合实验室，开展云计算、大数据、区块链和人 工智能等方面的深度合作，实现各自在业务资源和科技水平方面的优势互补。另一方面，商 业银行将以大数据为主轴、以个人场景金融和产业场景金融为两翼的生态体系。

在个人场景金融方面，商业银行必领协同线上线下，运用数据决策丰富渠道入口，为获取客源提供保障。 在此基础上，利用大数据平台打通客户视图的社交数据库，赋予金融工具“社交”属性，打 造完整的社交金融生态圈。在产业金融场景方面，商业银行将解决流动性，支付交易和风险 控制三大需求，通过全渠道追踪企业客户服务需求的价值链条，充分利用线下网点导流能力， 发挥银行资金、信息、风控等优势，依托产业链数据分析结果满足企业需求。

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